Deep Learning for Human Language Processing Part 1(P1 to P2)

课程主页：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html

视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1RE411g7rQ?p=1

参考资料：https://blog.csdn.net/qq_44574333/category_10304412_2.html

备注：图片均来自于课件。

这里回顾李宏毅老师的课程Deep Learning for Human Language Processing P1至P2，这部分主要介绍了课程内容。

课程内容简介

课程的名称为深度学习与人类语言处理，主要介绍了深度学习在文本与语音领域的应用，主要内容可以由下图概括：

具体来说，一共有如下六种模式：

1. 输入：语音；输出：文本
2. 输入：文本；输出：语音
3. 输入：语音；输出：语音
4. 输入：文本；输出：文本
5. 输入：语音；输出：类别
6. 输入：文本；输出：类别

第一种模式的典型例子是语音识别，第二种模式的典型例子是文字转语音合成，第三种模式的典型例子有语音分离和语音转换：

第四种模式的典型例子有机器翻译，聊天机器人等等“

第五种模式的例子有Speaker Recognition（识别说话的人）以及Keyword Spotting（识别关键词）：

第六种模式的例子有对文本进行分类。